MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171602484 · doi:10.1093/gerona/glq150

Low Physical Function Predicts Either 2-Year Weight Loss or Weight Gain in Healthy Community-Dwelling Older Adults. The NuAge Longitudinal Study

2010· article· en· W2171602484 sur OpenAlexafffund
Danielle St‐Arnaud‐McKenzie, H. Payette, Katherine Gray‐Donald

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill UniversityHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineWeight changeOdds ratioWeight lossLogistic regressionCohortBody mass indexWeight gainObesityDemographyInternal medicineGerontologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Weight change in older adults affects physical function (PF). However, data suggest that, conversely, PF may be a determinant of weight change. Our objective was to assess the role of baseline PF as a predictor of 2-year weight loss (WL) and weight gain (WG) ≥ 5% among healthy well-functioning community-dwelling older adults. METHODS: The NuAge cohort (67-84 years) was classified into three groups according to the percent weight change over a 2-year follow-up: weight stable (weight change ≤ 2%; n = 629), WL ≥ 5% (n = 189), and WG ≥ 5% (n = 111). A summary measure of baseline PF was computed (sum of biceps, quadriceps, and grip strength, timed up and go, chair stand, normal and maximal gait speed, and balance performance scores [individual test score range = 0-4]; PF score range = 0-32). Multivariable logistic regression models separately assessed the relationships between baseline PF and 2-year WL and WG ≥ 5%. RESULTS: Baseline PF was worse in both the WL (p < .001) and the WG (p = .001) groups compared with the weight stable group. In models adjusting for sex, age, body mass index, energy intake, depressive symptoms, and other significantly associated covariates, each 1-unit increase in standard deviation of PF was associated with decreased risk of either 2-year WL (odds ratio = 0.79, 95% CI = 0.63-0.99, p = .043) or WG (odds ratio = 0.74, 95% CI = 0.55-0.99, p = .041). CONCLUSIONS: Low baseline PF was an independent common predictor of 2-year WL and WG ≥ 5% in the healthy well-functioning community-dwelling elderly population. Whether PF is an early cause or marker of weight change in this population remains to be determined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journals of Gerontology Series AMême sujetNutrition and Health in AgingTravaux en français237 207